因为我的环境需要，我安装的cuda版本是10.1的，cuda很老，不支持8.9算力。我的笔记本显卡是NVIDIA GeForce RTX 4070ti。最好再重启一下电脑(我一开始改完没生效，重启才好使）要修改成7.5算力才能支持cuda10.1版本。办法是在.bashrc文档中输入下面的一段话。我的gpu算力架构是8.9。

选择左边所需的模型，比如检测，分割（分段就是分割）比如说我想下载yolov8n，就点击这个，如图。往下滑，点蓝色的即可下载。首先，进入下面的网站。

2.打开pycharm，进入自己在上文中建立的虚拟环境中，运行labelme2yolo.py代码，把红的区域修改成自己在labelme中修改的标签。最后打开seg_train.py文件，如下图，然后右键运行即可，epochs为训练次数，其他参数可以去官网查看。首先修改mycoco128-seg.yaml文件，修改图片路径，精确到上面生成的YOLODataset内部。转换好后，就会在图片文件夹中看到

调整 Z 坐标的符号，将d改为-d。

我的电脑不知道安装什么东西之后，就不能用快捷键（CTRL+AIT+T）打开终端了只能在文件夹内，点击鼠标右键选择终端，然后打开终端一直这么用了几个月，今天实在受不了了，所以解决此问题。

/ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.7.0.run#先按q，后面都按y。首先去官网下载zed sdk ：ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.7.0.run。安装好显卡驱动和cuda10.2后，开始安装zed sdk。在其文件夹下打开终端。

2.打开pycharm，进入自己在上文中建立的虚拟环境中，运行labelme2yolo.py代码，把红的区域修改成自己在labelme中修改的标签。最后打开seg_train.py文件，如下图，然后右键运行即可，epochs为训练次数，其他参数可以去官网查看。首先修改mycoco128-seg.yaml文件，修改图片路径，精确到上面生成的YOLODataset内部。转换好后，就会在图片文件夹中看到

首先下载cmake压缩包，选择3.26.5版本下载地址为https://blog.csdn.net/m0_69253695/article/details/136314667?对上面的压缩包进行解压首先要进入到下载中，右键选择解提取到，选择主目录解压完成后。

在 Ubuntu 22.04 上安装低版本 CUDA（如 11.4），由于系统默认软件源可能包含高版本依赖，推荐使用 NVIDIA 官方的。这个报错的意思是gcc版本太高了，现在是12,需要的版本是9。会出现安装提示，根据提示流程进行，首先点击继续，会出现报错。安装包（而非 deb 包），可避免依赖冲突。注意要将第一个驱动取消勾选。因此要安装gcc 9。显示gcc是9就对了。然后按照提示勾选即可。

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros